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基于Python flask的豆瓣电影可视化系统豆瓣电影爬虫系统,使用MySQL数据库存储数据,并利用Matplotlib和Apache ECharts对根据各国家爬取的豆瓣电影的数据进行可视化分析,最后做出基于Flask框架的电影可视化系统通过系统可以了解作品排名、评分、年份、导演及作家的分布情况,从而分析得出数据之间的相关性。 1.数据爬取使用Python编程语言结合网络爬虫技术通过请求豆瓣电影网站的API接口或模拟浏览器行为爬取电影相关的数据。这些数据可以包括电影的基本信息如电影名称、导演、演员、上映时间、片长、类型等、评分、评价内容以及用户的评价等。
2.数据存储与处理对爬取的数据进行存储和处理。可以选择使用数据库如MySQL或文件如CSV、Excel进行数据存储。同时对于爬取的数据进行清洗、转换和整理提取出感兴趣的字段去除冗余信息并处理数据缺失或错误的情况比如评论内容与电影混淆、评论时间异常等等。
3.数据分析对爬取的电影数据进行统计和分析。可以使用数据分析库如Pandas、NumPy对电影评分、评价数量、评分分布等进行统计计算平均分、标准差等指标然后进行数据可视化生成图表如直方图、散点图等来展示数据的趋势。
4.电影可视化系统基于Flask框架的豆瓣电影可视化系统涉及到多个方面包括获取豆瓣电影信息、前端交互、用户登录认证、搜索功能等。 Python基于flask的豆瓣电影可视化系统Python毕业设计 2 需求分析
2.1 功能需求分析
一个电影可视化系统可以包括以下功能
1电影信息展示提供电影的基本信息、剧情介绍、演员表和相关图片等展示功能。
2搜索与筛选允许用户通过电影名称、类型、导演、演员等关键词进行搜索和筛选以便找到感兴趣的电影。
3用户评分和评论允许已注册用户对电影进行评分和评论同时查看其他用户的评价。
4用户管理包括用户注册、登录、个人信息管理等功能。
2.2 性能需求分析
1响应时间系统对用户请求的响应时间要求例如页面加载、搜索结果呈现等功能的响应速度。
2并发性能系统需要支持的并发用户数以及在高并发情况下的稳定性和性能表现。
3可扩展性系统需要考虑未来的扩展性需求包括用户量增长、功能模块增加等情况下系统的可扩展性。
4可用性系统需要保证的可靠性和稳定性包括故障恢复、灾难恢复等方面的性能指标。
5数据处理能力系统对大规模数据的处理能力包括电影信息、用户数据、评论数据的存储和处理性能。
2.3 Python flask 技术简介
Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架常用于构建简单而高效的 Web 应用程序。它的设计哲学是简单且灵活允许开发者根据需求自由定制应用程序的结构和功能。Flask 遵循 WSGI 标准并且不带有内置数据库层、表单验证等高级功能但可以通过扩展extensions轻松增加这些功能。
Flask 的优缺点
优点
轻量化Flask 非常轻量没有过多的默认配置开发者可以根据需求灵活添加所需的功能。简洁明了易于上手对于小型项目或快速原型开发来说是非常理想的选择。可扩展性强支持众多扩展能够通过第三方库为项目增加如 ORMSQLAlchemy、表单验证、身份认证等功能。灵活性允许开发者根据项目需求定制应用结构提供了更多的自由度。社区活跃拥有活跃的社区支持大量的资源和扩展可供使用。
缺点
较少的默认功能相比 Django 等更重的框架Flask 没有内置用户认证、表单处理等常见功能需要开发者自行引入。缺乏一致性因为 Flask 过于灵活可能导致不同项目的代码结构和风格差异较大不利于团队合作。不适合大型项目对于大型项目来说Flask 可能缺乏一部分组织结构容易导致代码变得难以维护。
Flask 基本代码示例
以下是一个简单的 Flask Web 应用示例
from flask import Flask, request, jsonify# 创建 Flask 应用
app Flask(__name__)# 定义一个路由用于响应 HTTP 请求
app.route(/)
def hello_world():return Hello, World!# 定义一个带参数的路由
app.route(/greet/name)
def greet(name):return fHello, {name}!# 接受 POST 请求并返回 JSON 数据
app.route(/api/data, methods[POST])
def process_data():data request.get_json()response {status: success,data_received: data}return jsonify(response)# 启动应用
if __name__ __main__:app.run(debugTrue)代码说明
Flask(__name__)创建一个 Flask 应用实例__name__ 参数帮助 Flask 知道当前模块的名称以便于寻找资源文件和模板。app.route(/)定义了根路由当用户访问网站根路径时hello_world 函数将返回 “Hello, World!”。app.route(/greet/name)定义了一个动态路由用户可以通过访问 /greet/name 得到一个带参数的问候语。app.route(/api/data, methods[POST])定义了一个 API 接口接收 POST 请求中的 JSON 数据并返回处理后的 JSON 响应。app.run(debugTrue)启用调试模式便于开发过程中查看错误信息。
使用方式
将上述代码保存为 app.py。在命令行中运行 python app.py。打开浏览器访问 http://127.0.0.1:5000看到 “Hello, World!”。
扩展推荐
Flask-SQLAlchemy提供 ORM 支持。Flask-WTF用于表单处理和验证。Flask-Login提供用户认证功能。
Flask 非常适合小型应用或原型开发同时也可以通过扩展轻松适应中等规模的项目需求。
3. 数据获取分析与设计
3.1 获取每部电影详情页URL
设计并实现一个基于Python的豆瓣电影网站信息爬取通过模拟用户登录豆瓣账号巧妙的跳过了爬虫机制自动化地获取特定地区和年代的电影信息并进行存储、分析与去重处理。系统主要包括初始化与登录、地区和年代遍历、电影链接提取、数据处理与保存以及去重处理等模块。通过对豆瓣电影网站的爬取与分析可以为后面爬取每部电影详情页数据提供更加便捷的电影信息获取与分析。如图3.1所示。
首先通过Python爬虫爬取豆瓣电影的每部影片URL数据获取网址为https://movie.douban.com/explore如图3.2所示。依据爬虫设计流程先进行需求分析。我们需要抓取豆瓣电影网址上收录的发布年份为2019-2024年的电影数据针对每个国家电影抓取其不同年代的且有评分的电影URL最终实现如图3.3、3.4所示。
功能模块图
图3.1 获取每部电影详情页URL 图3.1 豆瓣电影网站 图3.3关键代码 图3.4实现效果
3.2 爬取每部电影详细数据 电影详细数据 .论文标题3}
在爬虫程序的功能性需求分析中首先进行了初始化与准备工作包括初始化WebDriver和读取Excel文件。然后爬虫主程序负责发送请求并获取网页内容解析网页内容并提取所需的电影信息。接下来对提取的信息进行处理与保存将电影信息保存至临时文件并进行清理和去重操作。最后将清理后的数据保存至数据库并在任务完成后关闭浏览器实例如图3.5所示。这些功能性需求组成了爬虫程序的基本功能框架确保了程序能够顺利地执行爬取任务并保存数据最终效果如图3.7。
功能模块图 4 系统实现
系统的界面设计主要包含了系统的登录界面、主界面以及各功能界面的设计与实现。
登录功能界面的实现
首先创建一个HTML文件包含登录表单和其他必要的元素。然后使用CSS来美化登录界面使其具有良好的外观和布局。最后使用JavaScript添加交互功能例如验证用户输入、处理登录请求等。最后需要与后端交互进行身份验证通过服务器端代码来处理登录请求。如图4-1所示。 系统首页界面的实现
电影系统首页主要展示了电影个数、豆瓣最高评分、出场最多的演员、电影种类数等等信息同时还包括了电影种类饼状图、电影评分折线图、电影数据统计表等统计信息方便用户查看和分析。如图4-2所示。 图4-2 电影首页界面 图4-2 电影首页界面续
电影详情信息界面的实现
1创建HTML页面使用HTML标记语言构建电影详情信息的静态内容包括电影名称、描述、海报图片等。
2设计CSS样式使用CSS来美化界面使其具有良好的外观和布局确保信息清晰易读。
3添加交互功能可以使用JavaScript添加交互功能例如展示/隐藏特定信息、切换不同电影的详情等。
4后端支持从数据库中获取电影详情信息使用后端Flask框架来处理数据逻辑并提供动态内容。如图4-3所示。 图4-3 电影信息详情界面
搜索功能的实现
首先构建一个包含电影信息的数据库然后设计并实现一个高效的搜索算法使用户能够通过电影名称、演员、类型等条件快速检索电影信息。接下来需要开发用户界面让用户能够输入搜索条件并查看搜索结果。最后需要整合数据库和搜索算法并对搜索功能进行优化以确保搜索结果的准确性和响应速度。如图4-4所示。 图4-4 搜索功能展示图
4.2 电影系统数据分析
4.2.1 电影数据分析表的实现
1电影时间分析表的实现包括数据收集、清洗与处理利用数据分析工具进行统计分析最后通过数据可视化工具创建直观的图表展示电影时长的分布和趋势以便深入了解电影时长的特征。如图4-5所示。 图4-5 电影时间数据分析表
2收集电影评分数据对数据进行清洗和处理利用统计分析工具进行数据分析并最终通过数据可视化工具创建图表展示电影评分的分布、趋势和统计指标以便深入了解电影评分情况及其相关特征。同时对豆瓣电影星级占比图做出了统计如图4-6、4-7所示。 图4-6 电影评分数据分析表
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